【Python基础】详解Python基础函数,包教包会(三)

简介: 【Python基础】详解Python基础函数,包教包会(三)

image.png


运行环境


python:3.8.3

jupyter-notebook : 6.4.0

注意:本文案例可以直接在 jupyter-notebook 上运行,但在 PyCharm 上的话需要代码的最后一句加上 print 哦!


元组


tuple()

tuple() 将可迭代对象转换成元组。

tuple([0,1,2]) + tuple(range(3)) + tuple({0,1,2}) + tuple('012')
复制代码
output:(0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, '0', '1', '2')
将可迭代对象转换成列表并通过运算符连接。



字典


dict.clear()

clear() 清除字典的所有内容。

dic = {'CSDN': 'Dream丶killer',
       '公众号': 'Python新视野'}
dic.clear()
dic
复制代码
output:{}


dict.fromkeys()

fromkeys() 创建一个新字典,以序列 iterable 中元素做字典的键,value 为字典所有键对应的初始值。

  • iterable: 可迭代对象,新字典的键。
  • value: 可选参数, 设置键序列对应的值,默认为 None
dict.fromkeys(['CSDN', '公众号'],
              'Python新视野')
复制代码
output:{'CSDN': 'Python新视野', '公众号': 'Python新视野'}


dict.get()

get(key, default=None) 根据指定的 key 值查找,如果 key 在字典中,则返回 key 的值,否则为 None


示例 🅰️

dic = {'CSDN': 'Dream丶killer',
       '公众号': 'Python新视野'}
dic.get('CSDN')
复制代码
output:'Dream丶killer'


示例 🅱️

dic = {'CSDN': 'Dream丶killer',
       '公众号': 'Python新视野'}
print(dic.get('微信'))
复制代码
output:None
字典中没有 key 等于 '微信',返回 None,jupyter notebook 对于 None 如果不加 print 默认不输出,所以这里加上print 来打印结果


dict.items()

items() 返回视图对象,是一个可遍历的 key/value 对,可以使用 list() 将其转换为列表。

示例 🅰️

dic = {'CSDN': 'Dream丶killer',
       '公众号': 'Python新视野'}
list(dic.items())
复制代码
output:[('CSDN', 'Dream丶killer'), ('公众号', 'Python新视野')]


示例 🅱️

dic = {'CSDN': 'Dream丶killer',
       '公众号': 'Python新视野'}
for key, value in dic.items():
    print('key: ', key, 'value: ', value)
# key:  CSDN value:  Dream丶killer
# key:  公众号 value:  Python新视野
复制代码


dict.keys()

keys() 返回一个视图对象,值为字典的 key ,可将其转换成列表。

dic = {'CSDN': 'Dream丶killer',
       '公众号': 'Python新视野'}
dic.keys()
复制代码
output:dict_keys(['CSDN', '公众号'])


dict.setdefault()

setdefault(key, default=None) 如果键不在字典中,则插入值为 None 的键。如果键在字典中,则返回键的值。

示例 🅰️

dic = {'CSDN': 'Dream丶killer',
       '公众号': 'Python新视野'}
dic.setdefault('CSDN', 'python-sun')
复制代码
output:'Dream丶killer'
字典中有 CSDN 这个 key 值,返回 CSDN 对应的值,不需要插入


示例 🅱️

dic = {'CSDN': 'Dream丶killer',
       '公众号': 'Python新视野'}
dic.setdefault('微信', 'python-sun')
dic
复制代码
output:{'CSDN': 'Dream丶killer', '公众号': 'Python新视野', '微信': 'python-sun'}
字典中没有 微信 这个 key 值,返回 None ,执行插入,并根据设置的参数 python-sun 来进行赋值。


dict.update()

dict.update(dict1) 把字典 dict1key/value 对更新到 dict 里,当 dict1key 出现在 dict 中则修改 dict 中的值,如果 key 没有出现在 dict 中,则添加这一对 key/value

dic = {'CSDN': 'Dream丶killer',
       '公众号': 'Python新视野'}
dic1 = {'CSDN': 'new_name',
        '微信': 'python-sun'}
dic.update(dic1)
dic
复制代码
output:{'CSDN': 'new_name', '公众号': 'Python新视野', '微信': 'python-sun'}


dict.values()

values() 返回一个视图对象,值为字典的 value ,可将其转换成列表。

dic = {'CSDN': 'Dream丶killer',
       '公众号': 'Python新视野'}
dic.values()
复制代码
output:dict_values(['Dream丶killer', 'Python新视野'])


dict.pop()

pop() 删除指定 keykey/value ,如果 key 没有找到,则报错。

dic = {'CSDN': 'Dream丶killer',
       '公众号': 'Python新视野'}
dic.pop('CSDN')
dic
复制代码
output:{'公众号': 'Python新视野'}


dict.popitem()

popitem() 删除字典中末尾的元素,并返回一个元组的(键,值)对。字典为空则报错。

dic = {'CSDN': 'Dream丶killer',
       '公众号': 'Python新视野'}
dic.popitem()
复制代码
output:('公众号', 'Python新视野')


集合


set.add()

向集合中添加一个元素,但如果该元素已经出现在集合中,则不起作用。

示例 🅰️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set1.add('python')
set1
复制代码
output:{'Dream丶Killer', 'Python新视野', 'python', 'python-sun'}


示例 🅱️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set1.add('python-sun')
set1
复制代码
output:{'Dream丶Killer', 'Python新视野', 'python-sun'}
添加的元素 python-sun 已经出现在集合中,所以 set1 不发生变化


set.clear()

clear() 移除集合中的所有元素。

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set1.clear()
set1
复制代码
output:set()


set.difference() & set.difference_update()

1️⃣difference() 返回多个集合的差集,通俗来讲就是返回第一个 set 中哪些元素没有在其他 set 中出现。

示例 🅰️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python', 'Dream丶Killer'}
set3 = {'Python新视野'}
set1.difference(set2, set3)
复制代码
output:{'python-sun'}
set1 中的元素只有 python-sun 没有在 set2set3 中出现过,所以以及集合的形式返回 {'python-sun'}


示例 🅱️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python', 'Dream丶Killer'}
set3 = {'Python新视野', 'python-sun'}
set1.difference(set2, set3)
复制代码
output:set()
set1 中的元素都在 set2set3 中出现过,所以返回空集合 set()


2️⃣difference_update() 方法与 difference() 方法的区别在于 difference() 方法返回一个移除相同元素的新集合,而 difference_update() 方法是直接移除原集合中的元素,无返回值。


示例 🅰️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python', 'Dream丶Killer'}
set3 = {'Python新视野'}
set1.difference_update(set2, set3)
set1
复制代码
output:{'python-sun'}
set1 中的元素 Dream丶KillerPython新视野 都有在 set2set3 中出现过,所以从 set1 中移除这些值


示例 🅱️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python', 'Dream丶Killer'}
set3 = {'Python新视野', 'python-sun'}
set1.difference_update(set2, set3)
set1
复制代码
output:set()
set1 中的元素都在 set2set3 中出现过,set1 移除所有值后为空集合 set()


set.discard()

discard() 删除集合中指定的元素。如果指定移除的元素不在集合中,则不移除。

示例 🅰️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set1.discard('Dream丶Killer')
set1
复制代码
output:{'Python新视野', 'python-sun'}
指定的元素存在于 set1 ,将它存 set1 中移除


示例 🅱️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set1.discard('python')
set1
复制代码
output:{'Dream丶Killer', 'Python新视野', 'python-sun'}
指定的元素不在 set1 内,set1 不做改变


set.intersection() & set.intersection_update()

1️⃣intersection() 返回集合的交集。没有交集则返回空集 set()

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python-sun', 'Dream丶Killer'}
set3 = {'Python新视野', 'python-sun'}
set1.intersection(set2, set3)
复制代码
output:{'python-sun'}
返回 set1set2set3 中同时出现的元素


2️⃣intersection_update() 方法与 intersection() 方法的区别在于 intersection() 方法将集合的交集作为新集合返回,而 intersection_update() 方法是直接修改原集合中的元素,只保留交集元素,无返回值。


set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python-sun', 'Dream丶Killer'}
set3 = {'Python新视野', 'python-sun'}
set1.intersection_update(set2, set3)
set1
复制代码
output:{'python-sun'}
set1 中只有 'python-sun 同时在 set2set3 中出现过,因此移除 set1 中其他元素


set.isdisjoint()

isdisjoint() 判断两个集合是否包含相同的元素,有则返回 False,无则返回 True


示例 🅰️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python-sun', 'Dream丶Killer'}
set1.isdisjoint(set2)
复制代码
output:False
set1set2 中有两个相同元素,返回 False


示例 🅱️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python'}
set1.isdisjoint(set2)
复制代码
output:True
set1set2 中无相同元素,返回 True


set.issubset()

set2.issubset(set1) 判断集合 set2 是否为 set1 集合的子集。是则返回 True,否则返回 False

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python-sun', 'Dream丶Killer'}
set2.issubset(set1)
复制代码
output:True
set2set1 集合的子集,故返回 True ,使用时需注意 set1set2 的位置顺序。如果写成 set1.issubset(set2) 则会返回 False


set.issuperset()

set1.issuperset(set2) 判断集合 set2 是否为 set1 集合的子集。是则返回 True,否则返回 False。它与 issubset() 用法相同,只有参数的位置相反而已。

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python-sun', 'Dream丶Killer'}
set1.issuperset(set2)
复制代码
output:True


set1.pop()

pop() 移除并返回集合中的任意元素。如果该集合为空集则报错。

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set1.pop()
复制代码
output:'python-sun'


set.remove()

remove() 从集合中移除指定的元素,如果该元素不在集合中,则发生报错。

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set1.remove('Dream丶Killer')
set1
复制代码
output:{'Python新视野', 'python-sun'}


set.symmetric_difference()

symmetric_difference() 返回两个集合中不重复的元素集合,即两个集合的补集,与 ^ 的作用相同。


示例 🅰️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python', 'python-sun', 'Dream丶Killer'}
set1.symmetric_difference(set2)
复制代码
output:{'Python新视野', 'python'}


示例 🅱️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python',
      'python-sun',
      'Dream丶Killer'}
set1 ^ set2
复制代码
output:{'Python新视野', 'python'}
结果与上面相同


set.symmetric_difference_update()

set1.symmetric_difference_update(set2) 移除 set1 中在 set2 相同的元素,并将 set2 集合中不同的元素插入到 set1 中。简单来说就是把 set1set2 的补集赋值给 set1


示例 🅰️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python',
    'python-sun',
    'Dream丶Killer'}
set1.symmetric_difference_update(set2)
set1
复制代码
output:{'Python新视野', 'python'}


示例 🅱️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python',
    'python-sun',
    'Dream丶Killer'}
set1 = set1 ^ set2
set1
复制代码
output:{'Python新视野', 'python'}


set.union()

union() 返回多个集合的并集。与 | 的作用相同。


示例 🅰️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python',
    'python-sun',
    'Dream丶Killer'}
set3 = {'ABC'}
set1.union(set2, set3)
复制代码
output:{'ABC', 'Dream丶Killer', 'Python新视野', 'python', 'python-sun'}


示例 🅱️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set2 = {'python',
    'python-sun',
    'Dream丶Killer'}
set3 = {'ABC'}
set1 | set2 | set3
复制代码
output:{'ABC', 'Dream丶Killer', 'Python新视野', 'python', 'python-sun'}


set.update()

update() 使用本身和其他的联合来更新集合。


示例 🅰️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set1.update([1,2,3])
set1
复制代码
output:{1, 2, 3, 'Dream丶Killer', 'Python新视野', 'python-sun'}


示例 🅱️

set1 = {'Dream丶Killer',
        'Python新视野',
        'python-sun'}
set1 = set1 | set([1,2,3])
set1
复制代码
output:{1, 2, 3, 'Dream丶Killer', 'Python新视野', 'python-sun'}

使用 | 也可以达到相同的效果。



相关文章
|
1月前
|
Python
【python从入门到精通】-- 第五战:函数大总结
【python从入门到精通】-- 第五战:函数大总结
68 0
|
1月前
|
Python
Python之函数详解
【10月更文挑战第12天】
Python之函数详解
|
1月前
|
存储 数据安全/隐私保护 索引
Python 散列类型三以及函数基础
【10月更文挑战第11天】
Python 散列类型三以及函数基础
|
26天前
|
测试技术 数据安全/隐私保护 Python
探索Python中的装饰器:简化和增强你的函数
【10月更文挑战第24天】在Python编程的海洋中,装饰器是那把可以令你的代码更简洁、更强大的魔法棒。它们不仅能够扩展函数的功能,还能保持代码的整洁性。本文将带你深入了解装饰器的概念、实现方式以及如何通过它们来提升你的代码质量。让我们一起揭开装饰器的神秘面纱,学习如何用它们来打造更加优雅和高效的代码。
|
28天前
|
弹性计算 安全 数据处理
Python高手秘籍:列表推导式与Lambda函数的高效应用
列表推导式和Lambda函数是Python中强大的工具。列表推导式允许在一行代码中生成新列表,而Lambda函数则是用于简单操作的匿名函数。通过示例展示了如何使用这些工具进行数据处理和功能实现,包括生成偶数平方、展平二维列表、按长度排序单词等。这些工具在Python编程中具有高度的灵活性和实用性。
|
1月前
|
Python
python的时间操作time-函数介绍
【10月更文挑战第19天】 python模块time的函数使用介绍和使用。
31 4
|
1月前
|
存储 Python
[oeasy]python038_ range函数_大小写字母的起止范围_start_stop
本文介绍了Python中`range`函数的使用方法及其在生成大小写字母序号范围时的应用。通过示例展示了如何利用`range`和`for`循环输出指定范围内的数字,重点讲解了小写和大写字母对应的ASCII码值范围,并解释了`range`函数的参数(start, stop)以及为何不包括stop值的原因。最后,文章留下了关于为何`range`不包含stop值的问题,留待下一次讨论。
22 1
|
1月前
|
索引 Python
Python中的其他内置函数有哪些
【10月更文挑战第12天】Python中的其他内置函数有哪些
18 1
|
1月前
|
安全 数据处理 数据安全/隐私保护
python中mod函数怎么用
通过这些实例,我们不仅掌握了Python中 `%`运算符的基础用法,还领略了它在解决实际问题中的灵活性和实用性。在诸如云计算服务提供商的技术栈中,类似的数学运算逻辑常被应用于数据处理、安全加密等关键领域,凸显了基础运算符在复杂系统中的不可或缺性。
22 0
|
1月前
|
开发者 索引 Python
Python中有哪些内置函数
【10月更文挑战第12天】Python中有哪些内置函数
20 0
下一篇
无影云桌面